有多少人卡腾讯hr链接了

银行员工可能再也无法像以前那么“稳定”了，而且工作会越来越难。近几年银行业降薪的消息总是层出不穷且经常上各平台热榜，实际上不止银行，其它各行各业都不好过，都在大力降本增效，大部分企业员工薪资该降的已经降了。但这也说明一向以“稳定”著称的银行业目前也过得水深火热了。至于降薪的原因，很大程度是受大环境影响。当前环境使得大家存钱多，贷款变少了，导致存贷款利息差变大，赚钱变少了，要不这几年也不至于一直在降利率促销费。另外银行还在优化内部的流程和财务支出，学习其他行业降本增效。所以银行的现状以及未来的趋势大概率会是：1. 业务不好做，员工面对的业务指标压力会更大。2. 为了降低人力成本以及响应政策，数字化转型会成为银行重点发展的领域。3. 管理要求会越来越严格，流程越来越复杂。站在普通员工的角度来看，以后只会越来越难；对于未入行想入行的朋友，建议思量再三再确定要不要入坑。

24.10.28投递 无测评无笔试 不开摄像头 感觉kpi我4.22 一面 30min问项目相关的问题 + 一些八股1.tcp滑动窗口 流量控制 + 拥塞控制2.tcp四次挥手介绍3.b+树 红黑树 特点&应用场景4.乐观锁 悲观锁玩什么游戏反问

今天老师整理了大模型入门的几个学习步骤、目标和需要掌握的基础知识，供初学者快速掌握基本路径。1️⃣前置知识： Python 基础、 Linux 基础🌟学习内容1.熟练掌握 Python 语言，熟悉常用的Python 库和工具，如 NumPy 、 Pandas 、  Scikit - learn 、 PyTorch 等。2.具备 NLP 相关的基础知识，包括文本预处理、分词、词性标注等。3.对大模型有一定了解，包括Transformer 模型的结构和原理、基于注意力机制的自然语言处理技术等。2️⃣Step1:NLP相关基础知识🌟学习内容1.了解文本预处理、分词、词性标注、命名实体识别、词向量表示等基础知识。2.掌握机器学习中的数据预处理、特征提取、分类、回归等基础算法，并了解其在 NLP 领域的应用。3.了解大规模 NLP 任务中的常用技术和方法，如深度学习中的 Transformer 模型、 BERT 、 GPT 等。3️⃣Step2:GPT API 调用及 Prompt 设计🌟学习内容了解 GPT API 的调用方式和基本操作，熟悉 Prompt 设计技巧和要点，能够结合自己的任务调用 API 实现对应的任务代码。4️⃣Step3:模型微调（ Fine - tuning )🌟学习内容了解常见的微调模型的基本流程和原理，熟悉数据集的构造、训练、评估等过程，能够独立构建 QA 对，在服务器上对模型进行微调。5️⃣Step4: RAG （外挂数据库）🌟学习内容RAG 作为目前最火的一个 LLM 落地方向，可以结合私有数据（表格、 word 、 txt 、 pdf 、数据库皆可）实现本地问答，且训练成本较低，可以快速实现效果。✴️有需要提升面试能力和辅导项目的同学可以后台联系我～

2道单选3道多选3道填空三道编程选填感觉像凑数的这么几道编程：1.斐波那契2.岛屿数量，但是加了敌人要把敌人的岛屿去掉3.网络协议解码第一题签到，第二题感觉没什么问题但是只过了38；第三题不知道为什么消息的长度一直处理不好，输出的消息老是有小尾巴，本就不擅长这种遂放弃100，38，0